Die beliebtesten Python-Frameworks und -Bibliotheken im Jahr 2025

Jessie Cho

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Ganz gleich, ob Sie APIs, Dashboards oder Machine-Learning-Pipelines entwickeln: Die Wahl des richtigen Frameworks kann über Erfolg oder Misserfolg Ihres Projekts entscheiden.

Wir führen jährlich eine Umfrage unter Tausenden Python-Entwickler*innen durch, um Sie über die Weiterentwicklung des Ökosystems informieren zu können, von Tools und Sprachen bis hin zu Frameworks und Bibliotheken. Unsere Erkenntnisse zum Stand von Python 2025 bieten einen Überblick darüber, welche Frameworks Entwickler*innen im Jahr 2025 verwenden.

In diesem Artikel befassen wir uns mit den populärsten Python-Frameworks und -Bibliotheken. Während sich einige langjährige Favoriten wie Django und Flask weiterhin behaupten, gewinnen neuere Projekte wie FastAPI in Bereichen wie KI, ML und Data Science rasch an Boden.

1. FastAPI

Nutzung im Jahr 2024: 38% (+9% seit 2023)

An der Spitze steht FastAPI – ein modernes, leistungsstarkes Web-Framework für die API-Entwicklung mit Python 3.8+. Es wurde entwickelt, um Python-Typhinweise, asynchrone Programmierung und OpenAPI-Standards in einem einzigen, entwicklungsfreundlichen Paket zu kombinieren. 

Auf der Basis von Starlette (für die Webschicht) und Pydantic (für die Datenvalidierung) bietet FastAPI automatische Anfragevalidierung, Serialisierung und interaktive Dokumentation – das alles mit minimalem Boilerplate-Code.

FastAPI eignet sich ideal für Teams, die Wert auf Geschwindigkeit, Einfachheit und Standards legen. Besonders populär ist das Framework bei Webentwickler*innen und Data Scientists.

Vorteile von FastAPI

• Ideal für KI/ML: FastAPI wird häufig für die Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen in der Produktion eingesetzt. Es bietet eine gute Integration mit Bibliotheken wie TensorFlow, PyTorch und Hugging Face und unterstützt asynchrone Modellinferenz-Pipelines für einen maximalen Durchsatz.
• Asynchrone Verarbeitung als Standard: FastAPI basiert auf ASGI und bietet native async/await-Unterstützung, wodurch es sich ideal für Echtzeitanwendungen, Streaming-Endpunkte und ML-Dienste mit geringer Latenz eignet.
• Typsicher und modern: FastAPI nutzt die Typhinweise von Python, um Anfragen automatisch zu validieren und sauberen, editorfreundlichen Code zu generieren. Dadurch werden Laufzeitfehler reduziert und die Teamproduktivität gesteigert.
• Automatisch generierte Dokumentation: FastAPI erstellt interaktive Dokumentationen mittels Swagger UI und ReDoc. Dadurch können Teams Endpunkte einfacher entdecken und testen, ohne die Dokumentation separat erstellen zu müssen.
• Dynamische Community: Obwohl FastAPI noch relativ jung ist, hat es eine große und aktive Community sowie ein wachsendes Ökosystem an Erweiterungen, Tutorials und Integrationen.

Nachteile von FastAPI

• Steilere Lernkurve bei asynchroner Verarbeitung: Durch async/await werden zwar Leistungssteigerungen erzielt, aber Debugging, Testen und Nebenläufigkeit können sich für Entwickler*innen ohne Erfahrung mit asynchroner Programmierung als anspruchsvoll erweisen.
• Nicht alles inklusive: FastAPI verfügt über keine integrierten Tools für Authentifizierung, Administration und Datenbankmanagement. Diese müssen Sie selbst auswählen und manuell integrieren.
• Kleineres Ökosystem: Die wachsende Plugin-Landschaft von FastAPI reicht immer noch nicht an die von Django heran; es gibt weniger einsatzfertige Tools etwa für CMS-Integration oder rollenbasierte Zugriffssteuerung.

2. Django

Nutzung im Jahr 2024: 35% (+2% seit 2023)

Django zählt weiterhin zu den populärsten Python-Frameworks.

Ursprünglich für Rapid Development mit eingebauter Sicherheit und Struktur konzipiert, hat sich Django inzwischen zu einem Full-Stack-Toolkit weiterentwickelt. Es wird für verschiedenste Aufgaben genutzt, von inhaltsorientierten Websites bis hin zu Data-Science-Dashboards und ML-basierten Services.

Das Framework verwendet das Model-Template-View-Konzept (MTV) und bietet integrierte Tools für Routing, Datenzugriff und Benutzerverwaltung. Dadurch können Teams mit minimalem Einrichtungsaufwand von der Idee zur Bereitstellung gelangen.

Vorteile von Django

• Alles inklusive: Django verfügt über eine umfangreiche Sammlung an integrierten Tools, etwa für ORM, Benutzerauthentifizierung, Admin-Panel und Template-Engine. Dadurch eignet es sich ideal für Teams, die schnell vorankommen möchten, ohne eine eigene Infrastruktur aufzubauen.
• Standardmäßig sicher: Das Framework bietet integrierte Schutzmaßnahmen gegen CSRF, SQL-Injection, XSS und weitere häufige Sicherheitsprobleme. Der sicherheitsorientierte Ansatz ist einer der Gründe, warum Banken, Behörden und Großkonzerne auf Django setzen.
• Skalierbar und produktionsreif: Django unterstützt horizontale Skalierung, Caching und asynchrone Views. Es wird von Plattformen mit hohem Datenverkehr eingesetzt, darunter Instagram, Pinterest und Disqus.
• Hervorragende Dokumentation: Die offizielle Dokumentation von Django wird allgemein für ihre Klarheit und Vollständigkeit geschätzt. Dadurch ist das Framework für Entwickler*innen aller Erfahrungsstufen zugänglich.
• Ausgereiftes Ökosystem: Es stehen Tausende Pakete von Drittanbietern für alle Bereiche zur Verfügung, von CMS-Plattformen und REST-APIs bis hin zu Zahlungs- und Suchfunktionen.
• Langfristiger Support: Dank der Unterstützung der Django Software Foundation erhält Django regelmäßig Updates, Sicherheitspatches und LTS-Releases und ist damit eine sichere Wahl für langfristige Projekte.

Nachteile von Django

• Schwerfällig für kleine Apps: Bei einer einfachen API oder einem Microservice kann sich der Full-Stack-Ansatz von Django als übertrieben und konfigurationsintensiv anfühlen.
• Eng gekoppelte Komponenten: Ein Auswechseln von Teilen des Stacks, etwa des ORM-Systems oder der Template-Engine, erfordert oft Workarounds oder umfangreiche Anpassungen.
• Steilere Lernkurve: Die Konventionen und die Detailtiefe von Django können für Anfänger*innen oder Teams, die minimalistischere Frameworks gewohnt sind, überfordernd wirken.

3. Flask

Nutzung im Jahr 2024: 34% (+1% seit 2023)

Flask ist eines der populärsten Python-Frameworks für kleine Apps, APIs und Data-Science-Dashboards. 

Es handelt sich um ein leichtgewichtiges, flexibles Web-Framework, das Ihnen vollständige Kontrolle über die Anwendungsarchitektur gewährt. Flask ist als „Mikroframework“ klassifiziert, da es keine feste Projektstruktur vorschreibt und keine integrierten Tools etwa für ORM oder Formularvalidierung enthält.

Stattdessen stellt es einen einfachen Kern bereit und bietet Ihnen die Möglichkeit, nur die benötigten Komponenten hinzuzufügen. Flask basiert auf der WSGI-Hilfsbibliothek Werkzeug und der Template-Engine Jinja2. Seine Kennzeichen sind eine klare Syntax, ein intuitives Routing und Flexibilität.

In Verbindung mit Erweiterungen wie SQLAlchemy, Flask-Login oder Flask-RESTful lässt es sich gut skalieren. 

Vorteile von Flask

• Leichtgewichtig und flexibel: Flask schreibt keine Struktur oder Abhängigkeiten vor und eignet sich daher ideal für Microservices, APIs und Teams, die ihren Stack von Grund auf neu aufbauen möchten.
• Beliebt für Data-Science- und ML-Workflows: Flask wird häufig beim Experimentieren eingesetzt – für Dashboards, die Bereitstellung von Modellen oder die Umwandlung von Notebooks in leichtgewichtige Webapps.
• Einsteigerfreundlich: Aufgrund der minimalen Installation und der flachen Lernkurve wird Flask häufig als erstes Web-Framework für Python-Entwickler*innen empfohlen.
• Erweiterbar: Dank einem umfangreichen Ökosystem von Erweiterungen können Funktionen wie Datenbankintegration, Formularvalidierung oder Authentifizierung nach Bedarf ergänzt werden.
• Modulare Architektur: Das Konzept von Flask erleichtert es, Anwendungen in Blueprints aufzuteilen oder in andere Services zu integrieren – ideal für Teams, die an verteilten Systemen arbeiten.
• Übersichtliche Codebasis: Der kompakte und leicht verständliche Flask-Quellcode ermöglicht ein einfaches Debuggen, Anpassen oder Forken für interne Zwecke.

Nachteile von Flask

• Nichts ist inklusive: Im Gegensatz zu Django enthält Flask weder ein ORM noch ein Admin-Panel oder eine Benutzerverwaltung. Sie müssen diese selbst auswählen und einbinden.
• Sicherheit in Eigenregie: Flask stellt nur minimale integrierte Schutzmaßnahmen bereit, daher sollten Sie CSRF-Schutz, Eingabevalidierung und andere Best Practices manuell umsetzen.
• Chaospotenzial: Ohne Konventionen und Struktur kann die Wartbarkeit großer Flask-Anwendungen leiden, wenn Sie nicht Ihre eigene Architektur und Ihre eigenen Codemuster umsetzen.

4. Requests

Nutzung im Jahr 2024: 33% (+3% seit 2023)

Requests ist kein Web-Framework, sondern eine Python-Bibliothek für HTTP-Anfragen. Dennoch ist sein Einfluss auf das Python-Ökosystem nicht zu unterschätzen. Es ist eines der am häufigsten heruntergeladenen Pakete auf PyPI und wird in zahlreichen Bereichen eingesetzt, von Web-Scraping-Skripten bis hin zu Microservices im Produktionseinsatz.

Requests wird häufig mit Frameworks wie Flask oder FastAPI kombiniert, um ausgehende HTTP-Anfragen zu handhaben. Es abstrahiert die Komplexität von Sockets und urllib und bietet eine übersichtliche, Python-konforme Schnittstelle für das Senden und Empfangen von Daten über das Internet.

Vorteile von Requests

• Einfach und intuitiv: Requests lässt HTTP wie einen nativen Bestandteil von Python erscheinen. Die Syntax ist klar und lesbar – requests.get(url) genügt, um eine Ressource herunterzuladen.
• Ausgereift und stabil: Mit über einem Jahrzehnt Entwicklungszeit hat sich Requests bewährt und genießt großes Vertrauen. Es wird von Millionen Entwickler*innen verwendet und ist eine Standardabhängigkeit in vielen Python-Projekten.
• Ideal für REST-Clients: Requests eignet sich hervorragend für die Verwendung von APIs, die Integration mit SaaS-Plattformen oder die Entwicklung interner Tools, die externe Datenquellen nutzen.
• Herausragende Dokumentation und Community: Die offizielle Dokumentation ist klar und kompakt, und die Bibliothek wird durch Tutorials, Stack-Overflow-Antworten und GitHub-Issues gut unterstützt.
• Umfassende Kompatibilität: Requests funktioniert problemlos mit verschiedenen Python-Versionen und Plattformen und bietet integrierte Unterstützung für Sitzungen, Cookies, Header und Timeouts.

Nachteile von Requests

• Nicht asynchron: Requests ist von Haus aus synchron und blockierend. Für Einsatzfälle mit viel Nebenläufigkeit oder nativ asynchrone Frameworks eignen sich Alternativen wie HTTPX oder AIOHTTP besser.
• Keine integrierte Wiederholungslogik: Connection Pooling und Timeouts werden zwar unterstützt, Wiederholungsversuche müssen jedoch manuell oder über externe Wrapper wie urllib3 implementiert werden.
• Begrenzte Low-Level-Möglichkeiten: Requests vereinfacht zwar die Handhabung von HTTP-Anfragen, abstrahiert jedoch gleichzeitig die Details der Netzwerkkommunikation, was eine erweiterte Optimierung (z. B. Sockets, DNS oder die Wiederverwendung von Verbindungen) erschwert.

5. Asyncio

Nutzung im Jahr 2024: 23% (+3% seit 2023)

Asyncio ist die native Bibliothek von Python für asynchrone Programmierung. Es bildet die Grundlage für viele moderne asynchrone Frameworks und ermöglicht das Schreiben von nicht blockierendem Code unter Verwendung von Coroutinen, Ereignisschleifen und async/await.

Obwohl Asyncio selbst kein Web-Framework ist, eignet es sich hervorragend für die Verarbeitung von I/O-gebundenen Aufgaben wie Netzwerkanfragen und Unterprozessen. Auch wenn es oft im Hintergrund eingesetzt wird, ist es ein leistungsstarkes Werkzeug für die Entwicklung eigener asynchroner Workflows oder die Verwendung von Low-Level-Protokollen.

Vorteile von Asyncio

• Native Async-Unterstützung: Asyncio ist Teil der Python-Standardbibliothek und stellt hervorragende Unterstützung für asynchrone E/A-Vorgänge unter Verwendung der async/await-Syntax bereit.
• Grundlage für moderne Frameworks: Viele der derzeit populärsten asynchronen Web-Frameworks, darunter FastAPI, Starlette und AIOHTTP, bauen auf Asyncio auf.
• Detaillierte Kontrolle: Entwickler*innen können Ereignisschleifen verwalten, Coroutinen zeitgesteuert ausführen und nebenläufige Aufgaben präzise koordinieren – ideale Bedingungen für die Eigenentwicklung von asynchronen Systemen.
• Effizienz bei E/A-gebundenem Einsatz: Asyncio eignet sich hervorragend für die Massenverarbeitung von nebenläufigen E/A-Vorgängen, etwa API-Aufrufe, Socket-Verbindungen oder Dateilesevorgänge.

Nachteile von Asyncio

• Steile Lernkurve: Konzepte wie Coroutinen, Ereignisschleifen und Aufgabenplanung können Entwickler*innen, die noch keine Erfahrungen in asynchroner Programmierung gesammelt haben, Schwierigkeiten bereiten.
• Kein vollständiges Framework: Asyncio stellt keine Funktionen für Routing, Templates oder Anfrageverarbeitung bereit. Es handelt sich um ein Low-Level-Tool, das nur mit zusätzlichen Bibliotheken für die Webentwicklung verwendbar ist.
• Komplexes Debugging: Asynchroner Code kann schwieriger zu verfolgen und zu debuggen sein, insbesondere beim Umgang mit Race-Bedingungen oder verschachtelten Coroutinen.

6. Django REST Framework

Nutzung im Jahr 2024: 20% (+2% seit 2023)

Django REST Framework (DRF) ist die meistverwendete Erweiterung für die API-Entwicklung auf Django-Basis. Es bietet ein leistungsstarkes, flexibles Toolkit für die Datenserialisierung, die Rechteverwaltung und die Bereitstellung von REST-Endpunkten, mit enger Integration in die Django-Kernkomponenten.

DRF wird besonders häufig in Enterprise- und Backend-lastigen Szenarien eingesetzt, in denen bereits Django verwendet wird und eine saubere, skalierbare API gewünscht wird, ohne den Stack zu wechseln. Das Framework ist auch für seine browserfähige API-Schnittstelle bekannt, die das Testen und Debuggen von Endpunkten während der Entwicklung erheblich vereinfacht.

Vorteile des Django REST Frameworks

• Umfassende Django-Integration: DRF baut direkt auf den Modellen und Views sowie dem Authentifizierungssystem von Django auf und eignet sich daher ideal für Teams, die bereits Django verwenden.
• Browserfähige API-Schnittstelle: Eine der wichtigsten Funktionen von DRF ist der interaktive, webbasierte API-Explorer, der beim Entwickeln und Testen das Untersuchen von Endpunkten ohne externe Tools ermöglicht.
• Flexible Serialisierung: Die DRF-Serialisierer können von einfachen Feldern bis hin zu tief verschachtelten Beziehungen alles handhaben, und sie unterstützen sowohl ORM- als auch Nicht-ORM-Datenquellen.
• Robustes Berechtigungssystem: DRF bietet integrierte Unterstützung für eine rollenbasierte Zugriffssteuerung, Berechtigungen auf Objektebene und eine benutzerdefinierte Autorisierungslogik.
• Umfangreiche Dokumentation: DRF ist gut dokumentiert und wird vielfach gelehrt, mit einer großen Community und zahlreichen Tutorials, Beispielen und Drittanbieterpaketen.

Nachteile des Django REST Frameworks

• Django-abhängig mit aufwändigerer Einrichtung: DRF ist eng mit Django verknüpft und erfordert mehr Konfiguration als leichtgewichtige Frameworks wie FastAPI, insbesondere bei der Anpassung.
• Weniger flexible Serialisierung: Die DRF-Serialisierer funktionieren gut in den gängigen Fällen, die Anpassung an komplexe oder vom Standard abweichende Daten erfordert jedoch häufig umständliche Overrides.

Das Verfolgerfeld: Frameworks 7 bis 10

Während die populärsten Python-Frameworks im gesamten Ökosystem dominant sind, haben andere ihre speziellen Nischen. Diese Tools haben insgesamt vielleicht geringere Nutzungszahlen, sie spielen jedoch eine wichtige Rolle in Backend-Services, Datenpipelines oder asynchronen Systemen.

Auswahl der richtigen Frameworks und Tools

Ob geschwindigkeitsorientierte API mit FastAPI, Full-Stack-CMS mit Django oder leichtgewichtiges Dashboard mit Flask – die gängigen Python-Web-Frameworks bieten Lösungen für jeden Anwendungsfall und jeden Entwicklungsstil.

Unsere Studie zum Stand von Python 2025 zeigt, dass Django und Flask zwar weiterhin stark sind, FastAPI jedoch eine neue Welle der nativ asynchronen, typsicheren Entwicklung anführt. Gleichzeitig prägen Tools wie Requests, Asyncio und Django REST Framework weiterhin die Art und Weise, wie Python-Entwickler*innen moderne Webservices entwickeln und skalieren.

Allerdings sind Frameworks nur ein Teil der Gesamtrechnung. Die richtige Entwicklungsumgebung kann einen entscheidenden Beitrag leisten, von einer schnelleren Fehlerbehebung über eine intelligentere Code-Completion bis hin zu einer mühelosen Framework-Integration.

Hier schlägt die Stunde von PyCharm. Ganz gleich, ob Sie mit Django, FastAPI, Flask oder allen drei arbeiten – PyCharm bietet Ihnen eine umfangreiche Unterstützung für die Python-Webentwicklung. Dies umfasst asynchrones Debugging, REST-Client-Tools und eine weitreichende Integration mit gängigen Bibliotheken und Frameworks.

Sie können es kaum erwarten, etwas Großartiges zu erschaffen? Testen Sie PyCharm und erfahren Sie, wie viel schneller und reibungsloser Python-Webentwicklung sein kann.

Evgenia Verbina

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